胶囊网络图像篡改检测的国内外研究现状

胶囊网络是一种基于向量化表示的深度学习模型，可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。在图像篡改领域，胶囊网络也被广泛应用于图像篡改检测任务。

国内外研究者们在胶囊网络图像篡改检测方面做了很多工作。以下是一些研究现状的例子：

1. Zhang等人（2019）提出了一种基于胶囊网络的图像篡改检测方法。该方法使用胶囊网络对原始图像和篡改图像进行分类，并使用差分胶囊网络来提取篡改区域。

2. Chen等人（2020）提出了一种基于胶囊网络的图像篡改检测方法。该方法使用改进的胶囊网络对原始图像和篡改图像进行分类，并使用注意力机制来提高检测精度。

3. Dai等人（2019）提出了一种基于胶囊网络的图像篡改检测方法。该方法使用多尺度胶囊网络对原始图像和篡改图像进行分类和分割，并使用模板匹配方法来检测篡改区域。

4. Xie等人（2020）提出了一种基于胶囊网络的图像篡改检测方法。该方法使用多尺度胶囊网络对原始图像和篡改图像进行分类和分割，并使用像素级分类方法来提高检测精度。

总的来说，胶囊网络在图像篡改检测领域已经得到了广泛的应用，并且国内外研究者们还在不断探索和改进这一领域的方法和算法。